Spatial variability of organochlorine pesticides （DDTs and HCHs） in surface soils from the alluvial region of Beijing, China

The spatial variability in the concentrations of 1,2,3,4,5,6-hexachlorocyclohexane (HCH) and 1,1,1-trichloro-2,2-bis-(p-chlorophenyl) ethane (DDT) in surface soils was studied on the basis of the analysis of 131 soil samples collected from the surface layer (0-20 cm depth) of the alluvial region of Beijing, China. The concentrations of total HCHs (including α-, β-, γ-, and δ-isomers) and total DDTs (i ncluding p,p'-DDT, p,p'-DDD, p,p'-DDE, and o,p'-DDT) in the surface soils tested were in the range from nondetectable to 31.72 μg/kg dry soil, with a mean value of 0.91, and from nondetectable to 5910.83 μg/kg dry soil, with a mean value of 32.13,respectively. It was observed that concentrations of HCHs in all soil samples and concentrations of DDTs in 112 soil samples were much lower than the first grade (50 μg/kg) permitted in "Environment quality standard for soils in China (GB15618-1995)". This suggests that the pollution due to organochlorine pesticides was generally not significant in the farmland soils in the Beijing alluvial region. In this study, the spatial distribution and trend of HCHs and DDTs were analyzed using Geostatistical Analyst and GS (513).Spatial distribution indicated how these pesticides had been applied in the past. Trend analysis showed that the concentrations of HCHs,DDTs, and their related metabolites followed an obvious distribution trend in the surface soils from the alluvial region of Beijing.     

地质动力区划预测煤与瓦斯突出

为了确定煤与瓦斯突出矿井的突出危险区域,威胁区域和安全区域,提出基于地质动力区划的多因素模式识别概率预测方法预测煤与瓦斯突出的新思路。以鸡西滴道矿立井为研究对象,利用地质动力区划方法确定不同尺度和级别构造运动的特征,建立板块构造学说与矿井工程实际的联系,将对矿井煤与瓦斯突出产生影响的因素为参数,采用多因素模式识别概率预测方法划分研究区域内的危险区域。研究表明该方法对煤与瓦斯突出区域预测的合理性与有效性,可以在实际工程中应用推广。     

基于复杂网络的城市燃气输配系统失效因素分析

将复杂网络相关理论方法引入城市燃气输配系统失效因素的分析中。选取引起城市燃气输配系统失效的主要影响因素为节点,以它们之间的相互关系为边,建立网络并进行相关分析。发现节点的度分布近似具有幂律的特性,幂指数为1.76;通过节点度的分析,确定出管道附属设备、用户设施失效、第三方影响破坏等因素为引起输配系统失效的主要原因,与引起燃气事故的统计分析资料基本相符合。这为确定城市燃气输配系统关键失效因素提供了一种新的思路。     

火灾中闭式喷头响应时间的概率分布特性研究

喷淋系统中闭式喷头响应时间受火灾增长因子、径向安装距离和喷头响应时间指数等因素的影响。通过对喷头响应时间的模拟数据的统计分析,建立了包含火灾增长因子、径向距离和喷头响应时间指数等参数的喷头响应时间模型。考虑火灾增长因子和径向距离的随机性,获得了喷头响应时间的概率分布特性。研究结果表明,径向距离和火灾增长因子对喷头响应时间的分布特性影响显著。随着火灾增长因子的增大和径向距离的缩小,喷头在较短时间内响应的概率增大。随着径向距离的缩小,喷头响应时间指数对喷头响应时间分布的影响变小。研究可为优化喷头布置和评估喷头响应的有效性提供分析工具。     

东海赤潮频发区石油烃的季节分布特征

根据2002年4月～2003年3月对东海赤潮高发区表层海水中石油烃污染状况进行的四季现场调查,探讨了该海区石油烃的季节分布特征.结果表明,该海域受到了石油烃的轻度污染,表层海水中石油烃的含量具有明显的时间差异.石油烃的平均浓度夏季最高(0.124 mg/L),春、秋季居中(约0.08 mg/L),冬季最低(0.032 mg/L).并根据调查区域油类污染物排海量及水文情况,对各季节石油烃的水平分布特征进行了初步的分析.     

3S技术在古日格斯台自然保护区研究中的应用

利用"3S"技术对古日格斯台自然保护区植被类型的空间分布进行了分析,绘制了古日格斯台自然保护区植被图,讨论了其生态多样性和脆弱性,以此作为植被监测与管理的依据,进而对古日格斯台自然保护区的植被进行有效的保护.     

中国风电的时空分布特征和发展趋势

利用1990-2005年中国和英国风电发展数据,对两国风电的时空分布特征和发展趋势进行了比较分析。据英国风电发展的阶段性,把中国风电发展划分为试验性发展、规模发展、过渡发展3个阶段,并预测到2007年步入大规模发展阶段。因此,未来几年,中国风电场数目和规模将会快速增长,并且由集中走向高密度集中分布。据对影响风电场省级时空分布的自然、市场和政策共8个选择因子的主成分分析和系统聚类分析结果,将中国风电场按省级划分为3个区域和8个亚区域,对聚类结果进行逐步判别回判,结果表明准确率达92.6%。     

滇池福保湾沉积物不同形态磷的垂向分布

应用SMT连续提取法分析滇池福保湾柱状沉积物的磷(P)形态,探讨P形态的垂向分布特征.沉积物中总磷 (TP)含量高,最高达4　200 mg/kg, 无机磷 (IP)是TP的主要部分,占TP的52%～91%, 铁/铝结合态磷 (Fe/Al-P)是IP的主要部分,占IP的55%～94%.同一湖区不同采样点的沉积物P形态的垂向变化不同,湖湾北端近河口处和南端远离河口处的沉积物中Fe/Al-P, IP, 有机磷 (OP)和TP含量随深度增加而增加,6～11 cm 层的含量最高,这与近年来入湖河流污染负荷削减和河堤阻隔导致P入湖量减少有关.河口处沉积物的钙结合态磷 (Ca-P)含量随深度增加而增加,最南端沉积物的Ca-P含量随深度增加而减少.离河口较远的沉积物中,Fe/Al-P, IP, OP,TP和Ca-P均随深度增加而减少.各点沉积物P形态的变化受该点人类活动带来的入湖污染物量的影响较大,距河口最远处的沉积物中P形态随深度变化不如其他点明显.      

利用PUF被动采样技术监测珠江三角洲地区大气中多氯联苯分布

研究了珠江三角洲地区大气中多氯联苯的含量与分布.利用大气被动采样装置,共设立了包括香港在内的珠江三角洲21个大气被动采样点,样品采样时间为2005-08-15～2005-10-14.结果表明,珠三角内地的佛山(2000pg·m-3)是PCBs的高污染地区,内地采样点PCBs含量范围260～2000pg·m-3,平均值670pg·m-3.香港PCBs含量范围170～470pg·m-3,平均值300pg·m-3.香港每个采样点的PCBs含量都接近平均值,含量比较低.珠三角大气中PCBs含量与世界其它地区相比属中度污染区域.结果也表明,PUF大气被动采样器可很好地运用于区域大气PCBs污染分布与特征的对比研究.     

巢湖周边表土中有机质、全氮和全磷空间分布及其相关性

测定了巢湖周边3 528 km2范围内60个混合土样中的有机质(organic matter,OM)、全氮(total nitrogen,TN)和全磷(total phosphorus,TP)含量,通过GS 7.0+地统计学分析软件、Surfer 8.0及Mapinfo 8.5软件研究了这3种营养盐的空间分布,并使用SPSS 17.0软件对各指标间的相关性进行了分析.结果表明:①巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)平均值依次为19 500、1 027和483 mg.kg-1,东巢湖表土中ω(OM)和ω(TN)均值高于西巢湖,而磷矿的存在导致了ω(TP)均值西高东低;②位于巢湖西南的杭埠-丰乐河和白石天河周边表土中(TP)本底值较高,且水土流失十分严重,巢湖面源污染管理必须高度重视该两河的TP控制;③在线性模型下,巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)的块金值/基台值依次为0.015、0.202和0.128.巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)具有极强的空间自相关性,三者Pearson检验为两两显著相关,巢湖周边表土中ω(TN)和ω(TP)可由ω(OM)通过文中所得的公式估算,精度能满足日常管理需要.